# Como as instituições financeiras estão integrando a tomada de decisão por inteligência artificial
Para os líderes do setor financeiro, a fase experimental da inteligência artificial generativa chegou ao fim e o foco para 2026 está na integração operacional.
Enquanto a adoção inicial foi centrada na geração de conteúdo e na eficiência em fluxos de trabalho isolados, a necessidade atual é industrializar essas capacidades. O objetivo é criar sistemas onde os agentes de IA não apenas auxiliam os operadores humanos, mas executam ativamente processos dentro de estruturas rigorosas de governança.
Essa transição apresenta desafios arquiteturais e culturais específicos. É necessária uma mudança de ferramentas dispersas para sistemas integrados que gerenciem sinais de dados, lógica de decisão e camadas de execução simultaneamente.
## Instituições financeiras integram fluxos de trabalho de IA agentiva
O principal gargalo para escalar a IA nos serviços financeiros não é mais a disponibilidade de modelos ou a aplicação criativa, mas sim a coordenação. As equipes de marketing e experiência do cliente frequentemente lutam para converter decisões em ação devido ao atrito entre sistemas legados, aprovações de conformidade e silos de dados.
Saachin Bhatt, Co-fundador e COO da Brdge, observa a distinção entre ferramentas atuais e requisitos futuros: "Um assistente ajuda você a escrever mais rápido. Um copiloto ajuda as equipes a se moverem mais rápido. Agentes executam processos."
Para os arquitetos corporativos, isso significa construir o que Bhatt denomina de "Moments Engine" (Motor de Momentos). Esse modelo operacional funciona através de cinco estágios distintos:
- **Sinais**: Detecção de eventos em tempo real na jornada do cliente
- **Decisões**: Determinação da resposta algorítmica apropriada
- **Mensagem**: Geração de comunicação alinhada aos parâmetros da marca
- **Roteamento**: Triagem automatizada para determinar se aprovação humana é necessária
- **Ação e aprendizado**: Implantação e integração do loop de feedback
A maioria das organizações possui componentes dessa arquitetura, mas falta a integração para que funcionem como um sistema unificado. O objetivo técnico é reduzir o atrito que retarda as interações com clientes. Isso envolve criar pipelines onde os dados fluem sem problemas da detecção de sinais até a execução, minimizando a latência enquanto mantêm a segurança.
## Governança como infraestrutura
Em ambientes de alto risco, como bancos e seguros, a velocidade não pode vir às custas do controle. A confiança permanece o principal ativo comercial. Consequentemente, a governança deve ser tratada como uma característica técnica e não como um obstáculo burocrático.
A integração da IA na tomada de decisões financeiras requer "guardrails" (proteções) que são codificados rigidamente no sistema. Isso garante que, embora os agentes de IA possam executar tarefas autonomamente, operem dentro de parâmetros de risco predefinidos.
Farhad Divecha, CEO do Grupo Accuracast, sugere que a otimização criativa deve se tornar um loop contínuo onde insights baseados em dados alimentam a inovação. No entanto, esse loop requer fluxos de trabalho rigorosos de controle de qualidade para garantir que a saída nunca comprometa a integridade da marca.
Para as equipes técnicas, isso implica uma mudança na forma como a conformidade é tratada. Em vez de uma verificação final, os requisitos regulatórios devem ser incorporados aos estágios de engenharia de prompts e ajuste fino de modelos.
"Interesse legítimo é interessante, mas também é onde muitas empresas podem tropeçar", observa Jonathan Bowyer, ex-diretor de Marketing do Lloyds Banking Group. Ele argumenta que regulamentações como o Consumer Duty ajudam ao forçar uma abordagem baseada em resultados.
Os líderes técnicos devem trabalhar com equipes de risco para garantir que a atividade impulsionada pela IA ateste os valores da marca. Isso inclui protocolos de transparência. Os clientes devem saber quando estão interagindo com uma IA, e os sistemas devem fornecer um caminho claro de escalação para operadores humanos.
## Arquitetura de dados para contenção
Um modo comum de falha em motores de personalização é o excesso de engajamento. A capacidade técnica de enviar mensagens a um cliente existe, mas a lógica para determinar contenção frequentemente está ausente. A personalização eficaz depende da antecipação, ou seja, saber quando permanecer em silêncio é tão importante quanto saber quando falar.
Jonathan Bowyer observa que a personalização mudou para a antecipação. "Os clientes agora esperam que as marcas saibam quando não falar com eles, em vez de quando falar."
Isso requer uma arquitetura de dados capaz de cross-referenciar o contexto do cliente em múltiplos canais — incluindo agências, aplicativos e centrais de atendimento — em tempo real. Se um cliente está em dificuldade financeira, um algoritmo de marketing empurrando um produto de empréstimo cria uma desconexão que erode a confiança. O sistema deve ser capaz de detectar sinais negativos e suprimir fluxos promocionais padrão.
"O que mata a confiança é quando você vai a um canal e depois muda para outro e tem que responder às mesmas perguntas novamente", diz Bowyer. Resolver isso requer unificar armazenamentos de dados para que a "memória" da instituição seja acessível a cada agente (seja digital ou humano) no ponto de interação.
## O ascenso da busca generativa e SEO
Na era da IA, a camada de descoberta para produtos financeiros está mudando. A otimização tradicional de mecanismos de busca focava em direcionar tráfego para propriedades próprias. O surgimento de respostas geradas por IA significa que a visibilidade da marca agora ocorre fora do site, dentro da interface de um LLM ou ferramenta de busca de IA.
"PR digital e SEO off-site estão retornando ao foco porque as respostas de IA generativa não se limitam ao conteúdo extraído diretamente do site de uma empresa", observa Divecha.
Para CIOs e CDOs, isso muda como as informações são estruturadas e publicadas. O SEO técnico deve evoluir para garantir que os dados alimentados em modelos de linguagem grandes sejam precisos e conformes.
Organizações que podem distribuir com confiança informações de alta qualidade pelo ecossistema mais amplo ganham alcance sem sacrificar o controle. Essa área, frequentemente denominada "Otimização de Motor Generativo" (GEO), requer uma estratégia técnica para garantir que a marca seja recomendada e citada corretamente por agentes de IA de terceiros.
## Agilidade estruturada
Há uma误解 de que agilidade equivale à falta de estrutura. Em indústrias regulamentadas, o oposto é verdade.
Metodologias ágeis exigem estruturas rigorosas para funcionar com segurança. Ingrid Sierra, diretora de Marca e Marketing da Zego, explica: "Frequentemente há confusão entre agilidade e caos. Chamar algo de 'ágil' não torna aceitável que tudo seja improvisado e desestruturado."
Para a liderança técnica, isso significa sistematizar o trabalho previsível para criar capacidade para experimentação. Envolve criar sandboxes seguros onde as equipes podem testar novos agentes de IA ou modelos de dados sem risking a estabilidade da produção.
A agilidade começa com mentalidade, exigindo funcionários dispostos a experimentar. No entanto, essa experimentação deve ser deliberada. Requer colaboração entre equipes técnicas, de marketing e jurídicas desde o início.
Essa abordagem de "conformidade por design" permite_iteracões mais rápidas porque os parâmetros de segurança são estabelecidos antes do código ser escrito.
## O que vem a seguir para a IA no setor financeiro?
Olhando mais adiante, o ecossistema financeiro provavelmente verá interação direta entre agentes de IA agindo em nome dos consumidores e agentes agindo para instituições.
Melanie Lazarus, diretora de Engajamento de Ecossistema do Open Banking, adverte: "Estamos entrando em um mundo onde agentes de IA interagem entre si, e isso muda as fundações de consentimento, autenticação e autorização."
Os líderes tecnológicos devem começar a arquitetar frameworks que protejam os clientes nessa realidade de agente para agente. Isso envolve novos protocolos de verificação de identidade e segurança de API para garantir que um consultor financeiro automatizado agindo por um cliente possa interagir com segurança com a infraestrutura de um banco.
O mandato para 2026 é transformar o potencial da IA em um impulsionador confiável de P&L (lucros e perdas). Isso requer um foco em infraestrutura em vez de hype, e os líderes devem priorizar:
- **Unificar fluxos de dados**: Garantir que sinais de todos os canais alimentem um mecanismo central de decisão para permitir ações contextuais
- **Codificar governança rigidamente**: Incorporar regras de conformidade ao fluxo de trabalho de IA para permitir automação segura
- **Orquestração agentiva**: Ir além de chatbots para agentes que podem executar processos de ponta a ponta
- **Otimização generativa**: Estruturar dados públicos para serem legíveis e priorizados por mecanismos de busca de IA externos
O sucesso dependerá de quão bem esses elementos técnicos são integrados com supervisão humana. As organizações vencedoras serão aquelas que usam a automação de IA para aprimorar, em vez de substituir, o julgamento especialmente necessário em setores como serviços financeiros.
